Rozdíly
Zde můžete vidět rozdíly mezi vybranou verzí a aktuální verzí dané stránky.
Obě strany předchozí revizePředchozí verzeNásledující verze | Předchozí verze | ||
cs:casestudies [15.06.2019] – Kamil Nešetřil | cs:casestudies [14.03.2024] (aktuální) – [Použitá literatura] Kamil Nešetřil | ||
---|---|---|---|
Řádek 1: | Řádek 1: | ||
+ | ~~NOTRANS~~ | ||
+ | ====== Případové studie ====== | ||
+ | <WRAP box>Tato kapitola je součástí práce **[[simplealt|]]**</ | ||
+ | Využití alternativních jednoduchých modelů je demonstrováno na případových studiích. Případové studie jsou v terénním měřítku a jsou sadou jednoduchých modelů, či srovnáním jednoduchého modelu s modelem komplexním. Případové studie byly zpracovány většinou s malým množstvím adekvátních dat, a umožňují tak testovat „hloubku naší neznalosti“ – epistemologickou nejistotu. Vzhledem k tomu, že modely jsou často prediktivní a není nedostatek dat pro srovnání s výsledky modelu, jednotlivé modely nejsou mezi sebou srovnávány matematickými a statistickými metodami, ale nejistotu vyjadřují víceméně rozmezím hodnot. Modely byly většinou sestaveny pro analýzu rizika v rámci komerčních zakázek. Tabulka 7 aplikuje [[simplealt# | ||
+ | //Tabulka 7: Aplikace Klasifikace využití modelů na případové studie// | ||
+ | ^Různé ^Lokalita ^[[cs: | ||
+ | |Interpretační model || ✔ | | | ✔ | ✔ | | ||
+ | |Testování hypotéz || ✔ | | | | ✔ | | ||
+ | |Vztah model–událost (jev) |//Proof of concept// | | | | | | | ||
+ | | ::: |Inverzní model | ✔ | | | ✔ | | | ||
+ | |Hodnocení vlivu očekávaných změn |Analýza citlivosti | | | | | | | ||
+ | | ::: |Scénáře | | | | | | | ||
+ | |Předpovědi budoucnosti |// | ||
+ | | ::: |//Ex-ante forecasting// | ||
+ | | Analýza nejistoty || ✔ ||||| | ||
+ | | Analýza citlivosti || | | | | | | ||
+ | | Neparametrický výpočet || | | | | | | ||
+ | |||
+ | Předkládané případové studie řeší běžné hydrogeologické úlohy s běžným (tj. malým) množstvím dat za běžných časových podmínek pro zpracování modelu. Jedinečný je však tvůrčí přístup k řešení, | ||
+ | ===== Ekvifinalita – interakce povrchové a podzemní vody ===== | ||
+ | > První studie je pravděpodobně nejnázornější aplikace principu ekvifinality a testování hypotéz ze všech případových studií (Skořepa et al. 2009). Nejedná se totiž o predikce, | ||
+ | |||
+ | V toku Smědá ve Frýdlantském výběžku dochází ke ztrátám průtoku (m< | ||
+ | |||
+ | Je možno zformulovat několik hypotéz (obrázek 11), | ||
+ | |||
+ | {{casestudies11.png? | ||
+ | //Obrázek 11: Ideový řez zájmovým územím – koncepční model// | ||
+ | |||
+ | Tři hypotézy uvažují ovlivnění činností dolu Turów a jedna uvažuje pouze přirozené příčiny. Přirozenou možností, kam se může voda ztrácet, je // | ||
+ | |||
+ | Na J a Z od Filipovky se nachází podle hydrogeologické mapy 1:50 000 akumulace // | ||
+ | |||
+ | {{ : | ||
+ | //Obrázek 12: Hypotéza ztráty vodnosti v důsledku přetoku do subglaciálního koryta// | ||
+ | |||
+ | K přetoku podzemní vody do dolu Turów může také docházet přes // | ||
+ | |||
+ | K přetoku může taktéž docházet přes tektonické poruchy. Ztráty vody vlivem poruch by vysvětlovaly, | ||
+ | |||
+ | > Problematika ovlivnění Smědé dolem Turów je velmi obtížná a dále je ztížena nedostatkem relevantních dat. Ve skutečnosti se na ztrátách průtoku Smědé pravděpodobně podílejí všechna uvedená vysvětlení. Matematické modely umožnily maximálně vytěžit existující data a testovat hypotézy o příčině ztrát vodnosti Smědé. Jedna hypotéza byla vyvrácena. U jedné hypotézy byla vypočtena mezní hodnota hydraulické vodivosti pro vyvrácení hypotézy. | ||
+ | |||
+ | ===== Srovnání jednoduchého a komplexního modelu – ovlivnění podzemních vod jezem ===== | ||
+ | > Kvantitativní hodnocení transportu kontaminantů z náplavů Labe při vybudování jezu u Děčína bylo prováděno ve dvou etapách pomocí analytického modelu (Nešetřil 2008c) a 2D vertikálního numerického modelu (Nešetřil 2009a). Jedná se tedy o srovnání jednoduchého a komplexního modelu. | ||
+ | |||
+ | Zájmové území je tvořeno fluviálními sedimenty Labe a podložními, | ||
+ | |||
+ | {{casestudies13.png? | ||
+ | //Obrázek 13: Schematický hydrogeologický řez a koncepční model// | ||
+ | |||
+ | Byl sestaven matematický model (obrázek 14) transportu kontaminantů při | ||
+ | * napouštění jezu (kontaminanty pronikají do štěrkopískového kolektoru) a při | ||
+ | * návratu kontaminantů do Labe. | ||
+ | Jedná se tedy o transportní cesty při napouštění jezu a částečně při jeho provozu. Matematický model je odvozen z rovnice kontinuity. Nepočítá s Darcyho zákonem (neuvažuje hydraulickou vodivost). Uvažujeme tak nepříznivou variantu. Hydraulická vodivost štěrkopískového kolektoru je tak vysoká (až 9∙10< | ||
+ | Modelové řešení průniku kontaminantů do fluviálních sedimentů při zatápění jezu je odvozeno z úvahy, že objem kontaminované vody, která vnikne do kolektoru, je roven objemu suchých pórů, které jsou při zatápění zaplaveny. Takže platí: | ||
+ | |||
+ | //**L = š∙∆h/ | ||
+ | |||
+ | kde //**L**// je délka transportu [m], // | ||
+ | Dosah vzdutí v kolektoru odpovídá šířce štěrkopískového kolektoru (nivy). V některých úsecích je šířka nivy značná (až cca 450 m). Protože dochází k přítokům z křídy na bocích štěrkopískového kolektoru, byl maximální dosah stanoven na základě hydrogeologického průzkumu v Děčíně-Rozbělesích (Skořepa 1993) na 450 m. Jedná se o vzdálenost od řeky, ve které se současná hladina podzemní vody rovná jezem vzduté hladině v Labi. | ||
+ | Modelové řešení následného vytláčení kontaminantů v důsledku přirozených přítoků do fluviálních sedimentů počítá s tím, že těleso kontaminované vody je zatlačováno do Labe přítokem z boků (svahů), infiltrací a přítokem z křídy do části kolektoru, který není kontaminován. Samostatně byla vypočítána doba návratu v důsledku infiltrace a v důsledku bočních přítoků. Vzorec pro dobu návratu z důvodu infiltrace srážkových vod byl odvozen pomocí integrace, protože délka kolektoru nezasaženého kontaminací se v průběhu výpočtu mění. | ||
+ | Pro dílčí doby návratu platí: | ||
+ | |||
+ | // | ||
+ | |||
+ | kde\\ | ||
+ | // | ||
+ | // | ||
+ | // | ||
+ | |||
+ | // | ||
+ | |||
+ | // | ||
+ | |||
+ | Celková doba návratu t [s] byla vypočtena podobně jako odpor dvou paralelně zapojených rezistorů. | ||
+ | |||
+ | //**t = t< | ||
+ | |||
+ | Zpomalení šíření kontaminantů ve štěrkopískovém kolektoru vlivem sorpce (retardace) byla zanedbána (nepříznivá varianta). Model předpokládá, | ||
+ | |||
+ | {{casestudies14.png? | ||
+ | //Obrázek 14: Schéma bilančního výpočtu: Objem pístu vody z řeky odpovídá zvětšení zvodně// | ||
+ | |||
+ | Výsledky modelu ukazují, že v extrémním případě by se kontaminace dostala cca 60 m od břehu, byla by však do cca devadesáti dní od začátku zvyšování hladiny v daném místě zatlačena zpět. Skutečnost bude však příznivější, | ||
+ | |||
+ | > Tato případová studie je jediná, která se zabývá rozsáhlým územím, které je z hydraulického hlediska velmi dobře prozkoumané. Nicméně znalosti o kontaminaci náplavů a jejich mobilitě nejsou dostatečné pro to, aby bylo opodstatněné využití komplexnějšího modelu. Již jednoduchý model prokázal, že vybudování jezu nebude mít dlouhodobý vliv na kvalitu podzemní ani povrchové vody a tak by komplexnější model nebyl lepším podkladem pro rozhodování. | ||
+ | > | ||
+ | > Na základě požadavku oponenta bylo v další etapě (Nešetřil 2009a) navázáno na tento jednoduchý model sadou 2D vertikálních modelů (obrázek 15) provedených v MODFLOW a MT3D-MS. Byla tak vytvořena predikce relativních koncentrací ve 2D řezech, která však nepřispěla k lepšímu pochopení procesů. Výsledky nebyly podpořeny adekvátními daty. V důsledku vysoké hydraulické vodivosti nemá její konkrétní hodnota v modelu praktický význam, protože k průniku povrchové vody dochází téměř okamžitě. Do numerického modelu bylo třeba zadat storativitu a efektivní porozitu, které nejsou známy. V analytickém modelu však stačí zadat jejich poměr. Protože zjednodušeně jsou si tyto dvě veličiny pro zvodeň s volnou hladinou rovny, došlo k jejich vykrácení, | ||
+ | > | ||
+ | > Případová studie uplatňuje první bod návodu – Guidelines for effective modelling (Hill a Tiedeman 2007, s. 268) – „//Start simple and add complexity…// | ||
+ | |||
+ | {{casestudies15.png? | ||
+ | //Obrázek 15: Numerický 2D vertikální model// | ||
+ | |||
+ | <WRAP box> | ||
+ | V následujících případových studiích se nemusí nutně uplatňovat ekvifinalita, | ||
+ | ===== Kombinace principiálně odlišných modelů – model délky kontaminačního mraku a dovoleného čerpání ===== | ||
+ | Modelová studie (Nešetřil 2008a) byla zpracována pro analýzu rizik staré ekologické zátěže ropnými uhlovodíky (RU) v areálu bývalého vojenského výcvikového prostoru. Bylo vypočítáno a hodnoceno: | ||
+ | * maximální rozsah oblasti zastižené v budoucnu kontaminací (na základě délky ustáleného kontaminačního mraku RU vypočítané pomocí modelu CoronaScreen) a | ||
+ | * dovolené čerpání v obci, které nebude přitahovat kontaminaci z potenciálně kontaminované oblasti. | ||
+ | |||
+ | Geologicky je území součástí české křídové pánve. Jsou zde dva kolektory – svrchní turonský a spodní cenomanský. Šíření kontaminace je myslitelné pouze v turonském kolektoru (déle jen „kolektor“) a to zejména v jeho svrchní části, která je přípovrchově rozpukaná, a proto propustnější. | ||
+ | |||
+ | ==== Model ustálené délky kontaminačního mraku ==== | ||
+ | Obecně lze říci, že se růst kontaminačního mraku vlivem biodegradace zpomalí. Po jisté době se již délka kontaminačního mraku nezvětšuje. Dojde totiž k dostatečnému promíšení vod a všechny transportované RU jsou postupně spotřebovávány biodegradačními reakcemi. Látkový tok RU z ohniska se tak rovná množství RU spotřebovaných biodegradačními reakcemi. Toto stádium se nazývá ustálený kontaminační mrak (//steady state plume//). Délka ustáleného kontaminačního mraku byla vypočítána pomocí programu CoronaScreen (Wilson et al. 2005). Je to soubor tří matematických modelů vyvinutých v rámci evropského projektu CORONA, na kterém se autor předkládané práce podílel. Výsledkem každého modelu je odhad délky ustáleného kontaminačního mraku. CoronaScreen počítá též čas nutný k dosažení ustáleného mraku. K tomu je třeba zadat rychlost šíření rozpuštěné látky, která se nesorbuje. | ||
+ | |||
+ | CoronaScreen obsahuje následující modely: | ||
+ | - Model bilance elektronů | ||
+ | - Analytický model | ||
+ | - Pohyblivý (// | ||
+ | |||
+ | CoronaScreen je screeningový model, který je na rozdíl od starších screeningových modelů – např. BIOSCREEN (Newell et al. 1997), BioScreen-AT (Karanovic a Neville 2014) či NAS (Widdowson et al. 2008) – zaměřen spíše na klíčové procesy ovlivňující přirozenou atenuaci než na distribuci koncentrací polutantů. CoronaScreen používá předpoklad, | ||
+ | |||
+ | Vstupními daty modelů CoronaScreen jsou: | ||
+ | * hydrogeologické charakteristiky (rychlost proudění, pórovitost, | ||
+ | * transportní charakteristiky (disperzivity či mocnost reaktivní zóny), | ||
+ | * šířka a mocnost kontaminačního mraku, | ||
+ | * koncentrace kontaminantů a elektronových akceptorů v pozadí a v ohnisku. | ||
+ | |||
+ | Velkou výhodou CoronaScreen ve srovnání s univerzálními 3D simulátory (např. RT3D) je, že CoronaScreen: | ||
+ | * dobře pracuje s disperzí (dostatečná diskretizace, | ||
+ | * používá více metod, | ||
+ | * byl vyvinut právě pro přirozenou atenuaci. | ||
+ | |||
+ | ==== Model dovoleného čerpání ==== | ||
+ | Na základě modelu bylo stanoveno, jaké množství podzemní vody je možno čerpat v obci. Čerpání nemá ovlivnit přirozený směr proudění podzemní vody v oblasti maximálního možného rozšíření kontaminace. Kontaminace se tak nebude šířit do nekontaminované oblasti na sever a směrem k využívaným studním v obci. | ||
+ | |||
+ | Dovolené čerpané množství Q bylo stanoveno tak, aby hydraulická deprese vyvolaná tímto čerpáním nedosáhla k oblasti maximálního možného rozšíření kontaminace. | ||
+ | Hydraulickou depresí pro tento účel rozumíme oblast, pro kterou platí současně, že se zde: | ||
+ | * projevuje snížení hladiny podzemní vody vyvolané čerpáním Q z využívané studny, | ||
+ | * veškerá podzemní voda (z části kolektoru vertikálně zastiženého využívanou studnou) je vyčerpána využívanou studnou. | ||
+ | |||
+ | Vstupní data jsou uvedena v tabulce 8. | ||
+ | |||
+ | //Tabulka 8: Vstupní data modelu dovoleného čerpání// | ||
+ | ^Parametr ^Hodnota ^Zdroj informací ^ | ||
+ | |Hydraulický gradient // | ||
+ | |Transmisivita // | ||
+ | |Infiltrace // | ||
+ | |Oblast maximálního možného rozšíření kontaminace |Polygon viz obrázek 16 |Oblast šíření kontaminace stanovená na základě možného směru proudění podzemní vody a délky ustáleného kontaminačního mraku | | ||
+ | |Vzdálenost k oblasti maximálního možného rozšíření kontaminace // | ||
+ | |||
+ | Dovolené čerpané množství //**Q**// je dáno součtem dílčích přítoků // | ||
+ | |||
+ | Přítok // | ||
+ | |||
+ | // | ||
+ | |||
+ | Přítok // | ||
+ | |||
+ | // | ||
+ | |||
+ | a tedy //**Q = Q< | ||
+ | Za zadaných podmínek je // | ||
+ | Výsledky modelů jsou zobrazeny níže (obrázek 16). | ||
+ | |||
+ | {{casestudies16.png? | ||
+ | //Obrázek 16: Výsledky modelu ustálené délky kontaminačního mraku (oblast max. možného rozšíření kontaminace) a modelu čerpání (isolinie). Žluté šipky představují maximální délku kontaminačního mraku. Kruhy mají poloměr L.// | ||
+ | |||
+ | > Pro specifický účel byla využita unikátní kombinace modelů, která dala praktický návrh na využívání podzemních vod v okolí kontaminovaného území. V případě modelu délky ustáleného kontaminačního mraku se uplatnil princip ekvifinality (tři metody výpočtu téhož). Ve standardním numerickém transportním modelu by docházelo k numerické disperzi, která by mohla vést k rychlejší biodegradaci kontaminantu – na druhou stranu by bylo možno zpomalovat odbourávání zahrnutím kinetiky. Model čerpání by bylo nutno realizovat jen pro explicitně zadané plánované studny. To by bylo možno automatizovat např. s využitím sady skriptů FloPy (Bakker et al. 2016), která umožňuje vytvářet a upravovat modely v MODFLOW a navazujících sw za pomoci programovacího jazyka Python. | ||
+ | > | ||
+ | > Aktualizované analýze rizik (v rámci které vznikl prezentovaný model) předcházela analýza rizik. V rámci ní byl zpracován numerický model šíření kontaminace (MODFLOW, MT3D). Jeho využití pro předkládanou studii by nebylo účelné. Na tuto případovou studii by bylo možno navázat analytickým řešením tzv. „capture zone” – např. Zhou a Haitjema (2012). | ||
+ | |||
+ | ===== Transport ropných uhlovodíků ===== | ||
+ | > Další případová studie demonstruje využití většího množství relativně jednoduchých (zejm. analytických) modelů pro hodnocení přirozené atenuace ropných uhlovodíků. Jsou využity modely založené na Darcyho zákoně, vodní bilanci, látkových tocích i aplikaci simulačního softwaru. Model je podrobně dokumentován ve zprávě (Nešetřil 2008b), jež je přílohou analýzy rizika (Kubricht 2008). Výsledky byly publikovány v konferenčním sborníku (Nešetřil 2009b). | ||
+ | |||
+ | Pro potřeby aktualizované analýzy rizik (stanovení sanačních limitů) bylo hodnoceno šíření RU a jejich přirozená atenuace. Ohnisko (obrázek 17) kontaminace RU se nachází v distribučním skladu pohonných hmot (DS). Podzemní voda proudí jv směrem k vodárenskému jímacímu území (JÚ) vzdálenému 400 m, které je používáno k zásobování obyvatelstva pitnou vodou. | ||
+ | |||
+ | {{casestudies17.jpg? | ||
+ | //Obrázek 17: Schéma lokality// | ||
+ | |||
+ | ==== Vstupní data ==== | ||
+ | V rámci průzkumu pro analýzu rizik bylo provedeno 20 sond a vrtů, geofyzikální průzkum (geoelektrické, | ||
+ | |||
+ | Dále byla stanovena oxidační kapacita pevné fáze pomocí | ||
+ | * extrakčních metod – určení obsahu mikrobiálně přístupného Fe< | ||
+ | * elektronové mikroskopie (určení vzniku, kvantity a stechiometrického složení sekundárně vznikajících minerálů za pomoci rastrovacího elektronového mikroskopu (SEM) a rentgenové difraktometrie (XRD). | ||
+ | Oxidační kapacita v kontaminované části lokality byla výrazně nižší než v nekontaminované. Výsledky ukazují, že nejvyšší podíl elektronových akceptorů vhodných pro mikrobiální degradaci RU je vázán v oxidech a hydroxidech železa a že jsou využívány k biodegradaci RU. Stanovení oxidační kapacity pevné fáze není standardní metoda. Vzorky je třeba odebrat a přechovávat v dusíkové atmosféře a ihned zamrazit. | ||
+ | |||
+ | Na základě zkušeností z řešení obdobných úkolů se ukazuje, že jsou data, která jsou pro predikce velmi důležitá (tabulka 9). Je jimi zejména plošné měření fyzikálně-chemických parametrů (pH, Eh) a určení hlavních indikátorů přirozené biodegradace (rozpuštěný kyslík, dusičnany, sírany, amonné ionty, dusitany). Naopak plošné stanovování všech hlavních anorganických makrokomponent („úplný chemický rozbor“) se ukazuje jako málo účelné – pro případné termodynamické modelování by však bylo nezbytné. | ||
+ | |||
+ | //Tabulka 9: Vstupní data pro hodnocení přirozené atenuace// | ||
+ | ^ ^Důležitá ^Málo důležitá ^ | ||
+ | |Dostupná |pH, Eh, rozpuštěný kyslík, dusičnany, sírany, amonné ionty, dusitany, alkalita, koncentrace kontaminantů, | ||
+ | |Obtížně dostupná | oxidační kapacita pevné fáze\\ vertikální rozsah mraku\\ mocnost reaktivní zóny (či vertikální disperzivita)\\ zóny prioritního proudění| | | ||
+ | |||
+ | Úbytek elektronových akceptorů, nárůst produktů biodegradace, | ||
+ | |||
+ | ==== Matematický model ==== | ||
+ | === Doba transportu === | ||
+ | Byla spočítána doba potřebná pro šíření (tj. doba transportu či doba doběhu kontaminantu) RU z DS do JÚ. Ta byla vypočítána na základě retardačního koeficientu (hydrofobní sorpce podle lineární isotermy) a rychlosti šíření konzervativního stopovače, jež byla vypočtena podle: | ||
+ | * Darcyho zákona (na základě hydraulického gradientu, hydraulické vodivosti a pórovitosti) a | ||
+ | * bilančního výpočtu (na základě úvahy, že konzervativní stopovač se dostane do JÚ za dobu, kdy je vyčerpán objem vody mezi DS a JÚ). | ||
+ | Výsledky uvedených modelů byly pozoruhodně blízké – rozdíl odpovídal cca 13 %. | ||
+ | === Látkové toky === | ||
+ | Látkovými toky RU je myšleno množství RU, které proteče kontrolním profilem za jednotku času (např. kolik kg/rok RU vyteče z ohniska, přes linii monitorovacích vrtů či přiteče do recipientu). | ||
+ | Byl spočítán: | ||
+ | * látkový tok RU přes linii monitorovacích vrtů (součin koncentrace RU v jednotlivých vrtech, transmisivity kontaminované zvodně, hydraulického gradientu a délky kontrolního profilu), | ||
+ | * látkový tok RU do JÚ (součin čerpaného množství a průměrné koncentrace RU v čerpaných vrtech nebo ve sběrném potrubí před úpravou), | ||
+ | * inverzní úloha (jaká je bezpečná koncentrace RU v linii monitorovacích vrtů na okraji DS tak, aby byly v JÚ dosaženy limity upravitelnosti vody). Inverzní úloha vychází z porovnání látkového toku přes linii monitorovacích vrtů a toku do JÚ. | ||
+ | Látkový tok RU do JÚ se v průběhu času víceméně snižuje. Látkový tok z DS byl vždy větší než tok do JÚ. To je indikátorem probíhající přirozené atenuace. Avšak výpočet doby transportu ani látkových toků biodegradaci přímo nezahrnují. | ||
+ | === Bilance biodegradace === | ||
+ | Na základě koncentrací elektronových akceptorů a produktů biodegradace v pozadí a v DS byl vypočítán úbytek elektronových akceptorů při průtoku vody ohniskem. Z úbytku bylo pomocí tzv. „//BTEX utilization factor//“ vypočítáno množství RU, které jsou biodegradovány přímo v ohnisku. | ||
+ | === Model ustálené délky kontaminačního mraku === | ||
+ | Pomocí modelů CoronaScreen ([[cs: | ||
+ | |||
+ | Výsledky modelu jsou citlivé na mocnost reaktivní zóny, již je možno zjistit z vrtů osazených víceúrovňovými vzorkovači. Na předmětné lokalitě byla mocnost reaktivní zóny vypočítána na základě vertikální disperzivity z literatury. Oxidační kapacita pevné fáze naopak tak důležitým vstupem není. Oxidační kapacita pevné fáze se uplatní obzvláště, | ||
+ | |||
+ | //Tabulka 10: Shrnutí případové studie „Transport ropných uhlovodíků“// | ||
+ | ^Výsledek ^Způsob výpočtu ^ | ||
+ | |Doba transportu |Darcyho zákon | | ||
+ | |::: |Bilanční výpočet (konzervativní stopovač se dostane do JÚ za dobu, kdy je vyčerpán objem vody mezi zdrojem a jímacím územím) | | ||
+ | |Látkové toky kontaminantů| Ze zdroje vs. vyčerpáno vodárenskými vrty | | ||
+ | |::: |Zpětná úloha (jaká je bezpečná koncentrace kontaminace ve zdroji tak, aby v jímacím území byly dosaženy limity) | | ||
+ | |Bilance biodegradace\\ Množství odbouraného kontaminantu |Pokles elektronových akceptorů při průtoku ohniskem | | ||
+ | |Ustálená délka kontaminačního mraku\\ (Koncentrace v ohnisku, aby kontaminační mrak nedosáhl do jímacího území)| Model bilance elektronů (CoronaScreen) | | ||
+ | |::: |Analytický model (CoronaScreen) | | ||
+ | |::: |Pohyblivý 1D numerický model (CoronaScreen) | | ||
+ | |||
+ | > Byly provedeny modelové výpočty od jednoduchých analytických modelů až k použití screeningového modelu CoronaScreen. Modely vycházely z různých předpokladů. Výsledky modelů pro dobu transportu byly pozoruhodně blízké – rozdíl odpovídal cca 13 %. Délka ustáleného kontaminačního mraku vypočítaná analytickým modelem byla 2× až 3× větší než pomocí bilance elektronů. Využité modely dávají konkrétní odpovědi (kdy, kolik, jestli vůbec, účinnost biodegradace) a naznačují nejistotu výsledků. Využití různých typů modelů umožnilo využití a vytěžení všech typů dostupných dat. | ||
+ | ===== Transport chlorovaných uhlovodíků – advekční a bilanční model ===== | ||
+ | Na lokalitě byla řešena (Nešetřil 2012) problematika transportu chlorovaných uhlovodíků do studní pro individuální zásobení podzemní vodou a do vodárenských vrtů. Ohnisko kontaminace je v málo propustném kvartérním kolektoru (hydraulická vodivost 10< | ||
+ | |||
+ | {{casestudies18.png? | ||
+ | //Obrázek 18: Hydrostratigrafický řez s vyznačením kvartérního (Q), turonského (Kt) a dvou cenomanských kolektorů (Kc1, Kc2) – šipky naznačují koncept bilančního modelu// | ||
+ | |||
+ | ==== Advekční model – predikce ==== | ||
+ | Na lokalitě jsou dva čerpané vrty L2 a HV1, které se po dvou týdnech střídají v čerpání 13 l/s. První způsob spočíval ve výpočtu doby, za kterou by se mohla kontaminace dostat kvartérním kolektorem ke studnám individuálního zásobování a cenomanským kolektorem k bližšímu (L2) ze dvou jímacích vrtů (L2 a HV1). Advekční model je založen na Darcyho zákonu a na rovnici kontinuity. | ||
+ | |||
+ | Proudění v cenomanském kolektoru je určeno především čerpáním ve vodárenských vrtech (radiální proudění) a je proto nutno uvažovat 2D proudění. Model je založen na metodě analytických elementů (AEM), je implementován s pomocí grafického uživatelského rozhraní Visual AEM (Craig a Matott 2009) a byl implementován v simulačním kódu Bluebird / Cardinal. Byly vypočítány hydroizopiezy cenomanské zvodně a //particle tracking//. | ||
+ | |||
+ | Výsledkem obou advekčních modelů je odhad doby doběhu kontaminace. Nejkratší doběhové doby vycházejí u cenomanského kolektoru. Koncentracemi ClU v jímacích vrtech v důsledku šíření v cenomanské zvodni se proto zabývá navazující bilanční model. | ||
+ | |||
+ | ==== Bilanční model – testování hypotézy ==== | ||
+ | Druhý přístup kvantifikuje přetok podzemí vody a kontaminace mezi kolektory. Bylo vypočítáno, | ||
+ | |||
+ | Byl vypočítán hmotnostní tok ClU do cenomanské zvodně na základě rozdílů hladin v jednotlivých zvodních, mocnosti a propustnosti izolátorů a plochy kontaminované zvodně o dané koncentraci ClU. Byly vypočítány alternativy toku přímo z kvartérní zvodně a z turonské zvodně. Bylo uvažováno, | ||
+ | |||
+ | > Vypočítané intenzity přetoku podzemní vody mezi kolektory jsou nerealisticky veliké. Ve výpočtu se totiž nejedná o bilancování vody pro celou lokalitu, ale o výpočet, | ||
+ | > | ||
+ | > Bylo by možno sestavit distribuovaný numerický model. Aby byl takový model smysluplný, | ||
+ | > | ||
+ | > Model vyvrátil implicitní hypotézu, že je rozhodující transport rozpuštěných ClU. Složitější model by pouze zamlžil vztah mezi předpoklady a důsledky. Vyskytovaly by se v něm totiž další veličiny a procesy (např. čas, disperzivita). | ||
+ | |||
+ | ===== Hodnocení nejistoty koncepčního modelu podle Refsgaarda et al. 2006 ===== | ||
+ | Nejistota koncepčního modelu předložených případových studií byla posouzena podle metodiky (Refsgaard et al. 2006). Všechny případové studie je možno charakterizovat následně (tabulka 11): | ||
+ | |||
+ | //Tabulka 11: Matice rodokmenu (pedigree) podle Refsgaarda et al. (2006) pro prezentované případové studie// | ||
+ | |||
+ | ^Skóre ^Podložení empirickými důkazy ^^Teoretické porozumění ^Reprezentace porozumění procesům ^Věrohodnost ^Shoda názorů odborníků ^ | ||
+ | ^ ::: ^Reprezentativnost ^Kvalita a kvantita ^ ::: ^ ::: ^ ::: ^ ::: ^ | ||
+ | |15 |Bez přímé vazby (0) |Archivní/ | ||
+ | |||
+ | Modely vycházejí z archivních dat, která jsou většinou doplněna terénními měřeními. Nejsou dostupné dlouhodobé časové řady. Nejsou dostupná data pro kalibraci modelu ani jeho verifikaci. Model je postaven na prověřených teoriích, jež jsou v modelu implementovány v zjednodušené formě. Jednoduchost modelu umožňuje jeho pochopení a posouzení hydrogeology „ne-modeláři“. Nemusí však existovat shoda mezi odborníky, zda dostupná data jsou dostatečná a zda zjednodušení modelu není příliš veliké. Všechny možnosti hodnot z tabulky 11 uvádí [[cs:/ | ||
+ | |||
+ | ===== Srovnání případových studií ===== | ||
+ | Případové studie jsou srovnány v následujících tabulkách 12 a 13. Je zde uvedeno, čím se liší. | ||
+ | |||
+ | //Tabulka 12: Stručné srovnání případových studií// | ||
+ | ^ Různé … ^ Lokalita: | ||
+ | |Typ dat | | | | | | | | ||
+ | |Procesy | | | | ✔ | | | | ||
+ | |Doména |část území, hloubka | ✔ | ✖ | ✔ | ✖ | ✔ | | ||
+ | |Aparát |analytické, | ||
+ | |Prostor. rozlišení |celistvý, distribuovaný | ✖ | ✔ | | | ✔ | | ||
+ | |Výsledná veličina |rychlost, bilance | ✖ | | | ✔ | ✔ | | ||
+ | |||
+ | //Tabulka 13: Podrobné srovnání případových studií// | ||
+ | ^ Různé … ^ Lokalita: | ||
+ | |Typ dat | | | | | | | ||
+ | |Procesy | | | | ✔ | | | ||
+ | |Doména |část území | ✔ | | ✔ | ✖ | ✔ | | ||
+ | |::: | ||
+ | |Aparátu| analytické | ||
+ | |:::|anal. elementy | ||
+ | |::: | ||
+ | |Prostor. rozlišení |celistvý | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | | ||
+ | |::: | ||
+ | |Výsledná veličina |rychlost/ | ||
+ | |::: | ||
+ | |||
+ | *) PHREEQC v rámci CoronaScreen\\ | ||
+ | °) PHREEQC samostatně\\ | ||
+ | †) numerické distribuované modely MODLFLOW a MT3D byly využity v předcházející AR\\ | ||
+ | |||
+ | ===== Použitá literatura ===== | ||
+ | BAKKER, M., V. POST, C. D. LANGEVIN, J. D. HUGHES, J. T. WHITE, J. J. STARN a M. N. FIENEN, 2016. Scripting MODFLOW model development using Python and FloPy. // | ||
+ | |||
+ | CLEMENT, T. Prabhakar, 1997. //RT3D : A modular computer code for simulating reactive multi-species transport in 3-dimensional groundwater systems.// Richland, WA, USA: Pacific Northwest National Laboratory. https:// | ||
+ | |||
+ | CRAIG, James R. a L. Shawn MATOTT, 2009. //Visual AEM//. Waterloo, Canada: University of Waterloo. https:// | ||
+ | |||
+ | HERON, Gorm, Catherine CROUZET, Alain C. M. BOURG a Thomas H. CHRISTENSEN, | ||
+ | |||
+ | HERON, Gorm, Thomas H. CHRISTENSEN a Jens C. TJELL, 1994b. Oxidation capacity of aquifer sediments. // | ||
+ | |||
+ | HILL, Mary C. a Claire R. TIEDEMAN, 2007. //Effective groundwater model calibration : | ||
+ | |||
+ | KARANOVIC, M. a C. J. NEVILLE, 2014. // | ||
+ | |||
+ | KRÁLÍK, František, 1989. Nové poznatky o kontinentálních zaledněních severních Čech. //Sborník geol. věd – Antropozoikum// | ||
+ | |||
+ | KUBRICHT, Jiří, 2008. // | ||
+ | |||
+ | NEŠETŘIL, Kamil, 2008a. // | ||
+ | |||
+ | NEŠETŘIL, Kamil, 2008b. //DS PHM Benzina a.s. Šumperk-Vikýřovice Matematický model//. Závěrečná zpráva. Praha: AQUATEST a.s. | ||
+ | |||
+ | NEŠETŘIL, Kamil, 2008c. //Jez u Děčína : | ||
+ | |||
+ | NEŠETŘIL, Kamil, 2009a. Jez u Děčína : | ||
+ | |||
+ | NEŠETŘIL, Kamil, 2009b. Modelování šíření a přirozené atenuace ropných uhlovodíků – praktická aplikace. In: Naďa RAPANTOVÁ a Arnošt GRMELA, ed. //Voda – strategická surovina pro 21. století// | ||
+ | |||
+ | NEŠETŘIL, Kamil, 2012. // | ||
+ | |||
+ | NEWELL, Charles J., R. Kevin MCLEOD a James R. GONZALES, 1997. // | ||
+ | |||
+ | PARKER, Beth L., Robert W. GILLHAM a John A. CHERRY, 1994. Diffusive disappearance of immiscible-phase organic liquids in fractured geologic media. // | ||
+ | |||
+ | PARKHURST, David L. a C.A.J. APPELO, 1999. //User’s guide to PHREEQC (version 2) — A computer program for speciation, batch-reaction, | ||
+ | |||
+ | REFSGAARD, Jens Christian, Jeroen P. VAN DER SLUIJS, James BROWN a Peter VAN DER KEUR, 2006. A framework for dealing with uncertainty due to model structure error. //Advances in Water Resources// | ||
+ | |||
+ | SKOŘEPA, Jaroslav, 1993. //Děčín Rozbělesy// | ||
+ | |||
+ | SKOŘEPA, Jaroslav, Petr CHARVÁT, Markéta HRKALOVÁ, Zdeněk JEZERSKÝ, Lucia LENCSESOVÁ, | ||
+ | |||
+ | WIDDOWSON, Mark A., Eduardo III MENDEZ, Steven BRAUNER, Francis H. CHAPELLE a Clifton C. CASEY, 2008. //Natural Attenuation Software (NAS)//. USA: VirginiaTech, | ||
+ | |||
+ | WILSON, R.D., S.F. THORNTON, A. HUETTMANN, M. GUTIERREZ-NERI a H. SLENDERS, 2005. // | ||
+ | https:// | ||
+ | |||
+ | ZHENG, Chunmiao, 1998. // | ||
+ | |||
+ | ZHOU, Yangxiao a Henk HAITJEMA, 2012. Approximate solutions for radial travel time and capture zone in unconfined aquifers. //Ground Water//. **50**(5), 799–803. ISSN 1745-6584. [[doi> |
Poslední úprava: 14.03.2024